Zrównoważony rozwój i ochrona środowiska są tematami, które od dłuższego czasu zajmują czołowe miejsce na agendzie globalnej. W obliczu narastającego kryzysu klimatycznego i innych wyzwań ekologicznych, społeczeństwo poszukuje nowych narzędzi i rozwiązań, które pomogą nam poprawić stan środowiska naturalnego. Jednym z kluczowych czynników, który może odegrać istotną rolę w tym procesie, jest sztuczna inteligencja (SI).

Sztuczna inteligencja, będąca dziedziną nauki zajmującą się tworzeniem systemów komputerowych zdolnych do samodzielnego uczenia się i podejmowania decyzji, posiada ogromny potencjał, jeśli chodzi o wpływ na zrównoważony rozwój i ekologię. Jej zdolność do analizowania ogromnych ilości danych, identyfikowania wzorców i podejmowania szybkich decyzji czyni ją niezwykle użyteczną w obszarze ochrony środowiska.

W tym artykule prezentujemy pewne problemy z obszaru ekologii oraz zrównoważonego rozwoju, dla których to rozwiązania wykorzystywana jest już, lub w przyszłości mogłaby zostać zastosowana, sztuczna inteligencja. Staramy się również odpowiedzieć na pytanie, czy prezentowane podejścia mogą stanowić rzeczywiste rozwiązanie zadanych problemów, czy też są jedynie “zieloną przykrywką” umożliwiającą spełnianie norm unijnych i zachowanie pozorów, że robi się coś dobrego.

Zrównoważony rozwój, a ochrona środowiska

W celu szerszego zrozumienia problemu, z którym mierzymy się w tym artykule, niezbędne jest zdefiniowanie terminu “zrównoważony rozwój”.

Raport Światowej Komisji ds. Środowiska i Rozwoju z 1987 r. podaje następującą definicję:

“Zrównoważony rozwój to taki rozwój, w którym potrzeby obecnego pokolenia mogą być zaspokojone bez umniejszania szans przyszłych pokoleń na ich zaspokojenie”. [1]

Zrównoważony rozwój może być zatem traktowany jako strategia, która harmonizuje cele ekonomiczne, społeczne i środowiskowe. Dąży do osiągnięcia równowagi między wzrostem gospodarczym a ochroną środowiska, zapewniając jednocześnie dobrobyt i solidarność zarówno obecnym, jak i przyszłym pokoleniom. W takim właśnie charakterze wymieniona jest w artykule 5 Konstytucji Rzeczypospolitej Polskiej [2]:

“„Rzeczpospolita Polska strzeże niepodległości i nienaruszalności swojego terytorium, zapewnia wolności i prawa człowieka i obywatela oraz bezpieczeństwo obywateli, strzeże dziedzictwa narodowego oraz zapewniaochronę środowiska, kierując się zasadą zrównoważonego rozwoju”. 

Ochrona środowiska okazuje się być nieodłącznym elementem zrównoważonego rozwoju. W kontekście zrównoważonego rozwoju, ochrona środowiska ma na celu zminimalizowanie negatywnego wpływu działalności człowieka na ekosystemy i zasoby naturalne. Można stwierdzić, że ochrona środowiska stanowiła fundament, na bazie którego stworzona została koncepcja zrównoważonego rozwoju, gdyż to właśnie zauważenie potrzeby minimalizacji negatywnego wpływu rozwoju gospodarczego na środowisko stanowiła podwaliny dyskusji na ten temat [3]

Przykładowe działania związane z ochroną środowiska w ramach zrównoważonego rozwoju obejmują:

1. Zrównoważone zarządzanie zasobami naturalnymi: Polega na gospodarowaniu zasobami w sposób, który pozwala na ich trwałe wykorzystanie bez narażania na wyczerpanie. Dotyczy to zarówno zasobów odnawialnych, jak i nieodnawialnych, takich jak woda, gleba, lasy czy surowce naturalne. Ochrona i racjonalne wykorzystanie tych zasobów są istotne dla utrzymania równowagi ekosystemów i zabezpieczenia potrzeb przyszłych pokoleń.
2. Zmniejszenie emisji szkodliwych substancji: Ochrona środowiska wymaga ograniczenia emisji zanieczyszczeń atmosferycznych, takich jak dwutlenek węgla, dwutlenek siarki czy tlenki azotu. Dążenie do czystszej produkcji, stosowanie technologii o niskiej emisji oraz promowanie odnawialnych źródeł energii są ważnymi krokami w kierunku ograniczenia negatywnego wpływu na środowisko.
3. Ochrona bioróżnorodności: Bioróżnorodność jest niezwykle istotna dla utrzymania równowagi ekologicznej i funkcjonowania ekosystemów. Ochrona i odtwarzanie zagrożonych gatunków, utworzenie obszarów chronionych oraz ochrona siedlisk naturalnych są kluczowe dla zachowania różnorodności biologicznej i ekosystemowej.
4. Zrównoważona produkcja i konsumpcja: Promowanie modelu gospodarki o obiegu zamkniętym, w którym minimalizuje się ilość wytwarzanych odpadów i zasobów wykorzystuje się efektywnie, jest istotnym elementem ochrony środowiska. Zachęcanie do odpowiedzialnego konsumowania, recyklingu i zmniejszania ilości odpadów ma pozytywny wpływ na środowisko naturalne.

Co na to Big Tech?

Spostrzeżenie potencjału sztucznej inteligencji w kontekście zapewnienia bardziej zrównoważonego rozwoju ma długą historię. Wielu podmiotów już wiele lat temu podjęło kroki w celu promowania badań nad wykorzystaniem technologii SI do rozwiązywania problemów związanych z zrównoważonym rozwojem. Oczywistym jest fakt, że bardzo wiele z tego typu działań jest inicjowanych przez firmy technologiczne, które na co dzień w swoich projektach wykorzystują SI, wobec czego jej zaaplikowanie do kolejnych obszarów stanowi jedynie poszerzenie profilu działalności. Zdarza się również, że tego typu firmy udostępniają tworzoną przez siebie technologię innym podmiotom lub w inny sposób wspierają te podmioty.

Przykładem tego typu działań może być projekt “AI for Earth”, czyli inicjatywa stworzona przez firmę Microsoft, której celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu ochrony środowiska naturalnego i rozwiązywania problemów związanych z ekologią [4]. Projekt został uruchomiony w 2017 roku i koncentruje się na czterech głównych obszarach: 

• zmianach klimatycznych, 
• ochronie zasobów wodnych,
• ochronie różnorodności biologicznej 
• zrównoważonym rolnictwie.

“AI for Earth” ma na celu wspieranie innowacyjnych rozwiązań, które wykorzystują potencjał sztucznej inteligencji do zrozumienia, monitorowania i ochrony środowiska. Poprzez udostępnianie narzędzi, zasobów i wsparcia finansowego, projekt pomaga naukowcom, organizacjom non-profit i instytucjom rządowym w tworzeniu projektów ekologicznych opartych na sztucznej inteligencji.

W ramach projektu “AI for Earth”, Microsoft udostępnia specjalne programy, takie jak granty i dotacje, które umożliwiają finansowe wsparcie dla innowacyjnych projektów związanych z ochroną środowiska. Projekt wspiera również badaczy i naukowców poprzez dostęp do zaawansowanych narzędzi i technologii SI, takich jak platforma Azure AI, umożliwiająca analizę dużych zbiorów danych i tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych.

Innym przejawem wykorzystania SI w przedsięwzięciach, które przyczyniły się w pewnym stopniu do ochrony środowiska, a przede wszystkim umożliwiły redukcję kosztów utrzymania infrastruktury, są działania firmy Google. W 2016 roku firma ta wprowadziła innowacyjne rozwiązanie wykorzystujące uczenie maszynowe do znacznego zmniejszenia zużycia energii potrzebnej do chłodzenia swoich centrów danych. Wykorzystując technologię przez przejętą wcześniej firmę DeepMind, bazującą na głębokich sieciach neuronowych. Google osiągnął nawet 40-procentową redukcję zużycia energii potrzebnej do chłodzenia, co przyczyniło się do znacznego poprawienia efektywności energetycznej i zmniejszenia emisji.. Dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych szkolonych na danych historycznych z tysięcy czujników w centrach danych, stworzono bardziej efektywne i adaptacyjne rozwiązanie, umożliwiające lepsze zrozumienie dynamiki centrów danych i optymalizację ich wydajności. Poprzez analizę parametrów takie jak temperatura, moc, prędkość pomp, system jest w stanie przewidywać przyszłe zapotrzebowanie na energię, dzięki czemu możliwe jest wcześniejsze podejmowanie decyzji, które umożliwiają optymalizację sumarycznego zużycia.

 

Przegląd dostępnych rozwiązań

Pojazdy autonomiczne

Transport jest jednym z kluczowych sektorów otaczającej nas rzeczywistości, który pochłania olbrzymie ilości energii oraz zasobów ludzkich. Transport autonomiczny ma potencjał do poprawy efektywności i bezpieczeństwa systemów transportowych, a także do zmniejszenia emisji gazów cieplarnianych i zanieczyszczeń powietrza. Już dzisiaj realizuje się projekty, które w mniejszej skali implementują pomysł autonomicznej chmury pojazdów, natomiast w przyszłości rozważa się zastąpienie tradycyjnego transportu samochodowego oraz ciężarowego, autonomicznymi odpowiednikami. 

Aby ocenić poziom autonomii pojazdu, stowarzyszenie SAE International stworzyło klasyfikacje wyróżniającą 6 poziomów, które określają jaki stopień ludzkiej interwencji jest konieczny dla prowadzenia danego pojazdu. Poziomy 0 i 1 są właściwie dostępne w każdym samochodzie obecnie sprzedawanym, nawet z niższej półki, ponieważ już ABS pozwala zakwalifikować pojazd do tej wyższej grupy. Natomiast poziomy 3-5 pozwalają już na w pełni autonomiczną jazdę, oczywiście z każdym poziomem ograniczenia się zmniejszają, gdzie na najwyższym poziomie są już pojazdy, które równie dobrze mogłyby podróżować tylko ze zwierzętami domowymi i nie wymagają żadnej ingerencji człowieka. I to właśnie dzięki wykluczeniu czynnika ludzkiego z prowadzenia samochodu, pozbywamy się największych wad prawdziwego kierowcy – czas reakcji, czynniki losowe oraz możliwość komunikacji z innymi pojazdami. 

Zacznijmy od wizji najbardziej odległej, a zatem cały system pojazdów autonomicznych mogących się ze sobą komunikować. Dzięki możliwości poinformowania innych uczestników ruchu o swoim stanie, cała infrastruktura może zostać zorganizowana w optymalny sposób, usprawniając w ten sposób ruch. Dynamicznie obliczane parametry podróży pozwolą w długiej perspektywie zaoszczędzić wiele zasobów, a jednocześnie zwiększyć komfort podróży, czyniąc ją bezpieczniejszą i płynniejszą.

Kolejnym problemem teraźniejszych ulic, który zostanie rozwiązany autonomicznym sposobem prowadzenia pojazdów, będą korki. Niejednokrotnie możemy spotkać się z sytuacją, gdy na autostradzie pojawia się przestój w ruchu, który nie jest niczym spowodowany. Wynika to z zjawiska nazywanego korkami widmo (phantom traffic jam) [7], którego źródłem jest ludzka niedoskonałość. Wystarczy, że jeden kierowca za bardzo zredukuje prędkość i może wywołać efekt domina. Samochód tuż za nim tylko delikatnie zwolni, ale każdy następny będzie musiał zwolnić jeszcze bardziej. Receptą na ten problem będą pojazdy autonomiczne, które zdecydowanie płynniej mogą reagować na nieoczekiwane zmiany na drodze. W ten sposób ograniczone zostaną korki widmo, co pozwoli zaoszczędzić wiele paliwa oraz czasu.

Wszystkie wymienione wyżej usprawnienia zarządzania ruchem, które wprowadzą w przyszłości pojazdy autonomiczne, pozwolą zoptymalizować transport zarówno ludzi, jak i towarów, przyczyniając się do znacznych oszczędności czasowych oraz energetycznych, a co za tym idzie, środowiskowych. Nie jest to przyszłość aż tak odległa, ponieważ już dzisiaj po ulicach Pheonix w Arizonie poruszają się w pełni autonomiczne taksówki o nazwie Weymo One. Ciekawym przypadkiem jest również największy port w Europie znajdujący się w Rotterdamie, który jest w pełni obsługiwany przez inteligentne urządzenia rozładowywujące i transportujące od ponad 5 lat.

 

Smart Grid – Inteligentna sieć energetyczna

Smart Grid to nowoczesny system dystrybucji energii elektrycznej, który wykorzystuje zaawansowane technologie informacyjno-komunikacyjne oraz systemy automatyzacji w celu efektywnego zarządzania produkcją, przesyłem i konsumpcją energii. 

Zespół ds. Smart Grid Komisji Europejskiej przedstawił w 2011 roku następującą definicję smart gridu:

“Inteligentna sieć energetyczna (Smart Grid) to sieć elektryczna, która może w sposób efektywny integrować zachowanie i działania wszystkich użytkowników do niej podłączonych – generatorów, konsumentów oraz tych, którzy pełnią obie funkcje – w celu zapewnienia ekonomicznie efektywnego, zrównoważonego systemu energetycznego o niskich stratach, wysokim poziomie jakości, bezpieczeństwa dostaw i ochrony. Inteligentna sieć energetyczna wykorzystuje innowacyjne produkty i usługi wraz z inteligentnymi technologiami monitorowania, sterowania, komunikacji i autonomicznego naprawiania, aby:

– Ułatwiać podłączenie i działanie generatorów o różnej wielkości i technologii.

– Pozwalać konsumentom na udział w optymalizacji działania systemu.

– Zapewniać konsumentom większą ilość informacji i opcji dotyczących sposobu korzystania z dostaw energii.

– Znacząco zmniejszać wpływ środowiskowy całego systemu dostawy energii elektrycznej.

– Utrzymywać lub nawet poprawiać istniejący wysoki poziom niezawodności, jakości i bezpieczeństwa dostaw systemu.

– Utrzymywać i efektywnie poprawiać istniejące usługi.”

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (SI) w inteligentnych sieciach energetycznych (smart grid) przynosi wiele korzyści i możliwości optymalizacji. Poniżej wymieniliśmy kilka przykładów zastosowania SI w smart grid:

1. Prognozowanie i optymalizacja: SI może być wykorzystana do prognozowania popytu na energię oraz generacji energii ze źródeł odnawialnych. Na podstawie analizy danych historycznych, pogodowych, informacji o zużyciu energii i innych czynników, systemy SI mogą przewidywać przyszłe wzorce zużycia energii i wydajność generacji, co umożliwia zoptymalizowane zarządzanie dostawą energii.
2. Sterowanie i zarządzanie siecią: SI może wspomagać inteligentne systemy zarządzania siecią w czasie rzeczywistym. Poprzez analizę danych z czujników i pomiarów na różnych punktach sieci, systemy SI mogą automatycznie monitorować, diagnozować i reagować na awarie, optymalizować przesył energii oraz zoptymalizować rozdział energii w sieci w celu minimalizacji strat i poprawy efektywności.
3. Predykcyjna konserwacja: SI może pomóc w predykcyjnej konserwacji infrastruktury sieciowej. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, systemy SI mogą analizować dane z czujników i innych źródeł w celu wykrywania wczesnych oznak awarii, przewidywania zużycia urządzeń i rekomendowania optymalnego harmonogramu konserwacji, co przyczynia się do minimalizacji przestojów i redukcji kosztów utrzymania.
4. Uczestnictwo i zarządzanie konsumentami: SI może umożliwić interakcję i aktywne uczestnictwo konsumentów w smart grid. Dzięki zaawansowanym licznikom inteligentnym, interfejsom użytkownika i systemom automatyzacji, klienci mogą monitorować swoje zużycie energii, dostosowywać swoje preferencje dotyczące zarządzania energią i korzystać z elastycznych taryf czasowych. To zachęca do efektywnego korzystania z energii i zwiększa świadomość konsumentów.
5. Integracja źródeł odnawialnych: SI może pomóc w skutecznej integracji i zarządzaniu różnymi źródłami energii odnawialnej w smart grid. Algorytmy SI mogą optymalizować procesy dystrybucji energii z rozproszonych źródeł, takich jak panele fotowoltaiczne i turbiny wiatrowe, w celu maksymalizacji ich wykorzystania i minimalizacji wpływu na sieć.

Czy SI może mieć rzeczywisty wpływ na środowisko?

Potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji w otaczającym nas świecie jest wręcz nieograniczony. Nie bez powodu jest to temat podejmowany przez media, ludzi z różnych branż, nie tylko informatycznej. Również w powyższym artykule chcieliśmy przybliżyć potencjalne aspekty zrównoważonego rozwoju, które mogą być skutecznie eksplorowane przy pomocy AI. Nie jest to jednak jedyny sposób, w jaki powinniśmy rozpatrywać tę dynamicznie rosnącą technologię, która może się okazać również czynnikiem ograniczającym rozwój. W badaniu opublikowanym na łamach czasopisma nature [8] naukowcy zwracają uwagę na zarówno pozytywne, jak i negatywne skutki popularyzacji wykorzystania AI dla zrównoważonego rozwoju. 

Wyniki wskazują, że SI może zarówno umożliwiać, jak i hamować realizację różnych celów zrównoważonego rozwoju. Z diagramu wynika, że pomimo istnienia negatywnych skutków, należy postrzegać wpływ sztucznej inteligencji na rozwój w pozytywnym zwierciadle. Autorzy przeprowadzili badanie oparte na ekspertyzie, aby ocenić, w jakim stopniu SI może wpływać na poszczególne cele ZR. Wymienione w artykule rozwiązania pozwolą i pozwalają zwiększyć ekologiczność niektórych sektorów. Jedynym zagrożeniem środowiskowym, którym grozi wykorzystanie AI jest zapotrzebowanie energetyczne na same obliczenia z nią związane. Nie ulega wątpliwości, że otaczający nas świat jest i będzie kreowany przez sztuczną inteligencję, a zatem należy oczekiwać, że dotyczyć to będzie również zrównoważonego rozwoju oraz ekologii. 

Bibliografia

1. Raport Światowej Komisji ds. Środowiska i Rozwoju pt. „Nasza wspólna przyszłość” z 1987 r. 
2. Konstytucja Rzeczypospolitej Polskiej, artykuł 5
3. https://www.gov.pl/web/rozwoj-technologia/zrownowazony-rozwoj
4. https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth
5. https://www.theguardian.com/ai-for-earth/2019/apr/30/ai-tech-sustainable-planet
6. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666188822000053
7. https://www.bridlevehicleleasing.co.uk/blog/what-is-a-phantom-traffic-jam-why-do-they-happen-and-how-can-they-be-stopped
8. https://www.nature.com/articles/s41467-019-14108-y?fbclid=IwAR0jxFDanlGllwakZocAJAOOG82u-OrcFv3-Q8UYoRpkSVDayH3AJ8KVhZQ
9. https://www.deepmind.com/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40
10. Image By Bartz/Stockmar, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=69505750